亮度估计驱动的监控图像色彩还原性测试方法
投稿时间:2020-05-18  修订日期:2020-06-28  点此下载全文
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姚晨 公安部第三研究所 1713582422@qq.com 
沈赟洁 公安部第三研究所  
朱佳敏 公安部第三研究所  
中文摘要:色彩还原性表征了不同色温条件下在标准显示设备上真实还原图像景物各种色彩的能力。然而实验室环境下的测试方法是一种有参考且对测试软件有严格要求的方法,无法在实际图像监控系统得到应用。通过色彩还原色卡在实验室环境下的亮度估计,获得不同色彩还原值和色卡图像亮度值,通过机器学习获得两者的对应训练模型,通过对实际监控图像亮度估计最终获得实际监控环境下的色彩还原参考值。
中文关键词:色彩还原性  监控图像  亮度估计  机器学习  训练模型
 
Survelliance Image Color Error Testing Driven by Illumination Estimation
Abstract:Color error represents real color reproduction ability on survelliance image within different color temperature. However, testing method in lab is reference-based and high demanded, which can not be applied for real image survelliance system. In this paper, an illumination estimation of color check-check chart is obtained in lab. Meanwhile, color error value also is computed. A machine-learning method is used for compute the training model for illumination and color error value. Finally, we get color error value for real surveillance image through image illumination estimation and trained model.
keywords:color error  surveillance image  illumination estimation  machine learning  trained model
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